大模型是如何学习的呢？

视频讲解了大语言模型如何通过构建词汇图书馆和上下文注意机制学习语言，并通过海量文本训练掌握填词能力，最终实现像人类一样的语言表达，但其能力受限于人类语言的描述范围。

00:00 本视频介绍了大语言模型如何学习语言的过程，类似于人类学习词汇的方式。

• 视频开场提到各种手机助理和智能聊天的普及，引入大语言模型的概念。
• 解释人类学习语言的第一步是通过观察和反复练习，将词汇与具体事物对应起来。
• 大模型学习语言的过程类似于建立词汇图书馆，通过文字构建对词汇的理解。
• 比喻图书馆的组织方式，强调大模型如何系统性地整理和管理语言信息。

01:24 本段视频探讨了大模型如何通过统计分析理解和生成语言的过程，强调了词汇在计算机处理中的重要性及其在不同上下文中的含义变化。

• 介绍了图书馆的概念，强调其包含了互联网上几乎所有人类写过的文本。
• 解释了每个词在这个巨大的图书馆中的具体位置，展示了词语之间的关系。
• 阐述了词汇如何被转化为计算机能处理的数字形式，但仍然是分离的状态。
• 通过例子说明相同词语在不同句子中的不同含义，强调了上下文的重要性。
• 提到这是大模型技术的关键突破，解决了词语在句子中表达不同意思的问题。

02:46 视频探讨了大模型如何通过动态调整学习语言的能力，利用互联网文本数据进行填空训练，从而理解上下文的意义。

• 大模型学习语言时需要理解上下文，类似于人类阅读时的思考方式。
• 通过大量的文本数据进行填空训练，大模型逐渐掌握了语言的使用。
• 模型在训练中不断纠正自己的错误，逐步理解不同词语的关系。
• 经过大量练习后，大模型能够熟练运用语言，展现出超强的语言理解能力。

04:08 大模型在语言理解上存在局限性，无法完全掌握一些深层次的科学现象。

• 理解大模型的基本原理有助于揭示其奇怪现象。
• 大模型的理解能力受到人类语言描述的限制。
• 现实世界中有些概念尚未被人类语言触及。
• 大模型厂商正在关注多部推理能力的提升。

转载自哔哩哔哩“林亦LYi”，原文链接